L'IA prédit la propagation de la résistance aux antibiotiques chez les bactéries, aidant ainsi la santé publique

Des chercheurs de l'Université de technologie de Chalmers ont développé un modèle d'IA capable de prédire quand les bactéries développeront une résistance aux antibiotiques. Ce modèle, entraîné sur de vastes ensembles de données, indique que la résistance se propage plus facilement parmi les bactéries génétiquement similaires, en particulier dans des environnements comme les humains et les stations d'épuration des eaux usées. La résistance aux antibiotiques, identifiée par l'Organisation mondiale de la santé (OMS) comme une menace majeure pour la santé mondiale, se produit lorsque les bactéries évoluent pour résister aux antibiotiques, rendant les infections plus difficiles à traiter. Le modèle d'IA analyse les transferts de gènes historiques entre les bactéries, en utilisant des données sur leur ADN, leur structure et leur environnement. Il a été entraîné à l'aide de près d'un million de séquences de génomes bactériens. L'étude a révélé que les bactéries présentes chez l'homme et dans les stations d'épuration des eaux usées sont plus susceptibles de développer une résistance par transfert de gènes, en raison de la forte concentration de gènes de résistance et de l'exposition fréquente aux antibiotiques. Le modèle a prédit avec précision le transfert de gènes de résistance dans quatre cas sur cinq, ce qui suggère un potentiel pour des modèles futurs encore plus précis. Les chercheurs visent à utiliser l'IA pour détecter la propagation de nouveaux gènes de résistance aux bactéries pathogènes et à développer des solutions pratiques, telles que l'amélioration des diagnostics et de la surveillance environnementale. Cette recherche, publiée dans Nature Communications, souligne le potentiel de l'IA dans la lutte contre la résistance aux antibiotiques et la protection de la santé publique.